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摘要
针对决策树性能受其参数影响的问题,提出一种基于优化决策树的智能故障诊断方法。该方法以决策树节点最小样本数为优化对象,建立同时兼顾分类准确率和模型复杂程度的评价函数,通过寻求较大的评价函数取值来确定优秀的节点最小样本数取值区间,最后采用该区间内的优秀参数建立优化后的决策树并用于智能故障诊断。实验证明,将该优化方法应用于智能故障诊断,不仅可以简化模型而且可以提高模型分类的准确率。
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针对决策树性能受其参数影响的问题,提出一种基于优化决策树的智能故障诊断方法。该方法以决策树节点最小样本数为优化对象,建立同时兼顾分类准确率和模型复杂程度的评价函数,通过寻求较大的评价函数取值来确定优秀的节点最小样本数取值区间,最后采用该区间内的优秀参数建立优化后的决策树并用于智能故障诊断。实验证明,将该优化方法应用于智能故障诊断,不仅可以简化模型而且可以提高模型分类的准确率。
